隨著小鵬OTA的不斷推進，其背后智能相關團隊開始在媒體面前頻繁亮相。

在Xmart OS 1.5版本OTA升級軟件正式推送后，車云菌又一次見到了小鵬汽車首席科學家郭彥東。以往在微軟總部研究院習慣襯衫西褲出席正式場合的他，如今與身著T恤牛仔褲的自動駕駛產品高級經理黃鑫共同站在小鵬汽車媒體技術座談會現場，顯得有些違和卻也意外地自如。

小鵬汽車的基因是多元的。在郭彥東看來，這趟由華盛頓趕赴創業公司的旅途，正成為其職業路徑上的重要節點。

產品化進程中的困難

任何科技的變革都會呈現出階梯系發展。

深度學習技術在2012年取得突破性進展之后，在2013-2015年間迎來了飛速發展期。直到2016年，技術本身的突破開始趨緩，隨之而來的是技術應用的浪潮真正被點燃。在安防、自動駕駛、精準醫療、量化金融體系等各個場景中，人工智能與深度學習的應用都取得了重大的突破性進展。

對于郭彥東而言，無論是在研究所分管黑科技領域，還是深入技術本身進行研發，他最終都希望可以觸達能夠產品落地的場景階段。“這是讓技術人員感到非常振奮人心的事。”

然而，真正產品化的進程中總是存在困難。這些問題的成因是互聯網使用場景里很少關注，也很難意識到的。當小鵬G3第一版人臉識別功能推出后，郭彥東團隊發現識別成功率未能完全達到研發預期。調研后才發現，部分用戶不愿意把攝像頭上的保護膜撕掉。

除了積極應對“意外因素”，郭彥東更多地要去面對車載平臺與PC平臺和云平臺之間的差異化。出于車輛安全的考慮，車載平臺的演進要更加審慎，無法在應用層面全面接納最新算法。因此，團隊需要耗費很大精力進行算法遷移，將領先的算法與相對保守的車載平臺完成融合。

所幸，在團隊與公司的集體支持下，“黑科技們”真正落地，并滲透進用戶的日常使用行為中。“1.5版本OTA在7月27號推出后，28號就有用戶把使用感受反饋給我們。”郭彥東的嘴角連帶眉梢都溢滿了笑意。

造車需要“服務意識”

在疲勞分神預警功能上線之后，有媒體老師對其實用性提出了質疑：有時候用戶開車的時候習慣分神看一下手機，實際上并不影響駕駛安全。而坐在副駕的家人卻在鵬友圈對此功能頻頻點贊，強制用戶在駕車時打開疲勞分神預警。

對于這種現象，郭彥東表示理解：“像分神疲勞這樣的功能，確實不是100%的用戶都希望自己分神時被提醒。但也確實有消費者在朋友圈分享說，非常感激在‘開小差’時，小鵬能夠通過收縮安全帶等方式來提醒自己。”

從研發團隊的角度來說，用戶使用功能的“痛點”與“癢點”之間并沒有清晰的界限。小鵬會通過大規模的市場調研和鵬友圈反饋進行綜合判斷，研討哪些功能是在可控范圍內能夠實現的，進而提供可靠的方案。

這是一個團隊成長的過程。郭彥東自己也養成了沒事去鵬友圈“逛逛”的習慣，致力于成為一個“批評與贊賞”的人肉搜集器。而這些用戶層面的意見也會在下一次更新中留下痕跡。以車內基于人臉識別的個性化配置為例，此前有用戶反饋光線場景復雜的時候無法很好地進行識別，這就意味著設備與車機兼容度之間仍舊存在提升空間，團隊也在1.5版本的OTA中進行了相應的優化。

從消費者用車反饋的數據收集系統來看，上次調研中用戶呼聲最高的是“智能雨刷”功能。郭彥東透露，所有參與調研的用戶最想要的就是一套“基于視覺的智能雨刮解決方案”，因此團隊也緊鑼密鼓地將該功能加入到最近一次OTA規劃中。

在傳統汽車上，會配備一個雨量傳感器，外形不夠美觀且雨滴識別精度也不夠高。基于此，小鵬AI團隊復用視覺方案，去“看”玻璃下的雨點密度，以決定何時開啟雨刷器。這不僅可以減少傳感器數量，也能更精準地“指揮”相應功能，甚至可以通過視覺方案判定雨刷器是否存在故障。

以上功能目前已經投入測試。團隊后續計劃盡可能多地收集用戶數據，包括“什么時候用戶會把智能管理功能關掉”、功能應用前后場景等等，經過相關分析產品進行迭代，保證在下一次OTA之前完成功能效果的最大化。

作為一個“前互聯網人”，郭彥東的“服務意識”可以說非常濃烈。在他眼中，如果有一天用戶批評了，所有不好的評價或不滿的地方，都是小鵬需要反思和思考的地方。“公司資源會優先分布在用戶集中反饋的地方。團隊討論現有技術可以解決什么問題之后，再完成快速迭代。這是一個提升產品體驗的過程，也是一個與用戶深入交流的過程。”

當“創新”遭遇“創新”

縱觀小鵬汽車近幾次版本OTA的細節，疲勞分神這個功能點被列作AI團隊的推進重心。

就功能本身而言，其中覆蓋了完整的視覺方案，以及團隊的采集、算法、優化等每一個環節的核心技術。郭彥東談到：“我們還沒有看到其他任何新能源企業上線該功能。”

在這背后，體現的是強集合的研發能力以及強體系能力的自研儲備。對郭彥東來說，這是小鵬數個技術中心聯動的一塊勛章。

僅就疲勞分神功能，當時參與方至少有汽車技術中心、自動駕駛中心、互聯網中心與AI產品中心。展開來說，車內的通信系統以及硬件相關業務由電氣部門支撐；用戶的交互、設計與實現都由互聯網中心來承擔；AI產品中心則負責人臉識別與分析、深度學習，視覺感知方面的工作；此外，，自動駕駛中心需要使用疲勞分神的信號來調整是否允許開啟LCC等功能，涉及許多聯調，集成，測試的工作。

讓郭彥東印象深刻的是，不同大團隊都面臨著基因“雜糅”的問題，彼此的溝通方式與技術術語各不相同。整體而言，小鵬的人才團隊中博士學歷占比相當高，均來自全球各個知名高校和研究院，此外絕大多數人員來自于頭部企業。

即便如此，大家卻都不約而同地給供應商冠以另外一個名號——合作伙伴。

仍舊以分身疲勞為例，市場上尚沒有出現成熟的供應商提供完整解決方案，這就需要車企從自身需求進行驅動。特別是面對六個月一次重大突破的軟件技術，小鵬也因此把自研的重要性提升到了一定高度。“我相信越來越多主機廠會跟小鵬學習，意識到自研的重要性。這其實就是與合作伙伴聯合進行研發。”

而在新模式之下，傳統工業也在不斷攢動。入職一年多以來，郭彥東無時無刻不在觸碰這種規則。與PC等其他互聯網產品的硬件不同，車輛硬件的生產制造比較復雜，如何讓新興技術適應整車的生產節奏、流程管控體系，以及質量管控、生產制造體系，這本身是一種創新。

“這和我以前在其他科技企業，從事研發和開發流程以及管控體系全然不同。”而小鵬汽車作為一家把互聯網人、汽車人聚集在一起進行融合的企業，其本身的構建形式也是一種創新。

在傳統與創新的融合、創新與創新的銜接當中，郭彥東或許找到了“黑科技們”的理想歸所。

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